[发明专利]一种基于事故前交通状态与事故关系的建模方法

说明书

本发明公开了一种基于事故前交通状态与事故关系的建模方法，其步骤如下：1、采集历史交通事故数据及相关风险因素数据；2、对数据进行整理得到基于条件的数据集；3、建立基于条件的随机参数负二项回归模型；4、采用贝叶斯方法对模型参数进行估计；5、基于模型的参数标定结果，得出各自变量的回归系数；6、对交通状态变量进行弹性分析；7、得出各交通状态变量对事故的影响力。本发明能克服传统建模方法无法反映事故前交通状态对事故影响的问题，准确表征事故前交通状态对事故的影响，从而对预防交通事故的发生有着指导意义。

技术领域

本发明涉及一种分析事故前交通状态与事故之间关系的建模方法，属于道路交通安全分析技术领域。

背景技术

随着道路交通的快速发展，道路交通事故已成为世界各国关注的焦点。准确识别影响事故发生的主要因素，有利于提出有针对性的交通安全改善对策，从而减少事故伤亡和财产损失。

在众多事故影响因素中，交通参数(如速度、交通量等)是事故发生的重要因素，有必要对其进行深入研究。多数研究采用基于交通单元的事故建模方法来分析交通参数与事故率的关系，该方法以路段或交叉口等作为交通单元，采用计数模型(如泊松、负二项及其拓展模型)来探究两者间的关系。这类研究由于因变量为较长时间范围内的事故总数，因此，对于速度、交通量等交通参数，只能采用相应时间范围内的统计指标(如平均交通量、平均速度)作为自变量，探究其与事故率之间的关系，因此无法反映事故前交通状态与事故率的关系。实际上，事故前的交通状态(事故发生前几分钟的速度、交通量信息)对事故率有重要影响，如在自由流状态下，道路交通量较小，占有率低，驾驶员行车不会受到其他车辆的干扰，事故率较低；在拥堵状态下，道路交通量较高，占有率高，道路呈同步流、阻塞流状态，追尾、换道事故频发，导致事故率较高。

综上所述，传统的基于交通单元的事故建模方法无法反映事故前交通状态对事故的影响，导致其建模不准确。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所存在的问题，提出一种分析事故前交通状态与事故之间关系的建模方法，以期能准确表征事故前交通状态对事故的影响，并提高建模的准确度，为道路交通安全改善对策的制定提供可靠的科学依据。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明一种基于事故前交通状态与事故关系的建模方法的特点是按如下步骤进行：

步骤1、采集历史交通事故数据及相关风险因素数据；

步骤1.1、在交通事故数据库中，获取研究道路的历史交通事故数据，包括：事故发生的时间以及经纬度信息；

步骤1.2、依据每起历史交通事故的发生时间以及经纬度信息，从道路信息系统数据库中采集每起历史交通事故发生时间的前一次记录的交通状态数据和事故发生时间的下一次记录的交通状态数据；

步骤1.3、依据每起历史交通事故的经纬度信息，获取相应经纬度所处路段的几何特征数据；

步骤1.4、依据每起历史交通事故的发生时间和经纬度信息，在气象站中提取相应的天气数据；

步骤2、构建基于条件的事故数据集；

步骤2.1、交通状态数据的处理；

步骤2.1.1、将每起历史交通事故发生时间的前一次交通状态数据中A个交通状态变量与事故发生时间的下一次交通状态数据中的A个交通状态变量分别按照时间赋予相应权重后对应相加，得到每起事故处理后的A个交通状态变量；

步骤2.1.2、将所有起历史交通事故处理后的第a个交通状态变量进行升序排列，并划分成步长为N_a的各个组，从而得到第a个交通状态变量的k_a个分组，每个分组的取值用各自的中值表示；a∈[1,A]；